一种基于异常信号的故障研判方法及系统

本发明公开了一种基于异常信号的故障研判方法及系统，涉及主网异常信号数据分析技术领域，包括采集主网异常信号数据并形成数据集，利用k均值聚类K‑Means++算法进行聚类中心的初始化；计算所述数据集中的数据点与所述聚类中心的距离，并将数据点分配到距离最近的聚类中心对应的簇中；根据所述簇更新聚类中心并进行迭代；利用轮廓系数评估所述k均值聚类K‑Means++算法的性能。本发明根据电网故障时异常信号发出的先后顺序和故障发生后的异常信号与伴生信号的相关规律，利用k均值聚类K‑Means++算法对主网异常信号数据进行提取并进行机器学习，通过多次运行算法优化输出结果，即研判出的故障结果，从而进行基于异常信号的故障研判，提高研判的准确率。